MSc Data Science
Canterbury, Великобритания
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ
1 Years
ЯЗЫКИ
Английский
ТЕМП
На постоянной основе
КРАЙНИЙ СРОК ПОДАЧИ ЗАЯВОК
Запросить срок подачи заявки
САМАЯ РАННЯЯ ДАТА НАЧАЛА
Sep 2025
ПЛАТА ЗА ОБУЧЕНИЕ
EUR 22 700 / per year
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
В кампусе
Введение
Специалисты по изучению данных используют принципы и методы из областей математики, статистики, искусственного интеллекта и компьютерной техники для анализа и извлечения смысла из данных. В Кенте вас научат применять передовые методы машинного обучения и глубокого обучения и находить смысл в текстовых данных, которые окружают нас повсюду.
Преподавая под руководством экспертов в этой области, вы будете использовать реальные данные, чтобы освоить технические, практические и передаваемые навыки, необходимые для успешной работы в области науки о данных. Этот конверсионный курс предназначен для тех, кто имеет ограниченные предыдущие знания в области науки о данных, статистики и вычислительной техники: вам не нужна подготовка в этой области, поскольку мы начинаем с основ теории науки о данных.
Инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения сделали обработку данных более быстрой и эффективной. Благодаря спросу в отрасли в организациях по всему миру появились вакансии в области науки о данных. Благодаря требуемым навыкам и опыту, эта тенденция, вероятно, сохранится в ближайшие десятилетия. Для дальнейшего расширения возможностей трудоустройства добавьте производственную практику.
Причины изучать конверсионный курс MSc Data Science в Кенте
- Наш курс разработан таким образом, что на него можно поступить с дипломом бакалавра по любому предмету (или с эквивалентной квалификацией или опытом), если вы соответствуете нашим вступительным требованиям.
- Конверсионный курс был разработан в консультации с внешними организациями; они рассказали нам, какие навыки и опыт они ищут в потенциальных сотрудниках.
- Вас обучат ключевым техническим навыкам, которые работодатели ждут от своих сотрудников, включая программирование на Python и R, а также использование методов машинного обучения и глубокого обучения.
- Вы приобретете навыки, необходимые для успешной работы в любой области. Например, мы ожидаем, что к концу курса вы будете гораздо увереннее представлять свои результаты другим людям в различных формах.
- К этому конверсионному курсу можно добавить производственную практику, что позволит вам приобрести ценный опыт работы и контакты.
- Наши преподаватели ведут активную исследовательскую деятельность и обладают широким опытом. Наш опыт охватывает широкую область науки о данных.
О Школе математики, статистики и актуарных наук (SMSAS)
Школа имеет прочную репутацию исследовательского центра мирового уровня и хорошо налаженную систему поддержки и обучения с высоким уровнем гибкости и частыми контактами между сотрудниками и студентами-исследователями. Аспиранты развивают аналитические, коммуникативные и исследовательские навыки. Развитие вычислительных навыков и их применение для решения математических задач составляет значительную часть подготовки аспирантов в Школе, обеспечивая вам отличную карьеру.
О Школе вычислительной техники
Наши ведущие в мире исследователи в таких ключевых областях, как кибербезопасность, языки программирования, вычислительный интеллект и наука о данных, обеспечили нам выдающийся результат в недавнем исследовании Research Excellence Framework (REF) 2021; впечатляющие 100 % наших исследований были классифицированы как "ведущие в мире" или "превосходные на международном уровне" по воздействию.
В основе всей нашей работы лежат тесные связи с промышленностью, в частности, с Cisco Systems Inc., Microsoft, Oracle, IBM, Nvidia, Erlang Solutions, GCHQ и Google.
Наши программы преподают ведущие исследователи, которые являются экспертами в своих областях. Школа вычислительной техники в Кенте является домом для нескольких авторов ведущих учебников по информатике.
Мы располагаем широким спектром оборудования, предоставляя системы на базе Linux и ПК. Наши ресурсы включают многоядерный корпоративный сервер и сервер виртуальных машин, который поддерживает эксперименты по компьютерной безопасности.
В школе есть превосходные мейкерские пространства, включая Hackspace, где хранятся передовые технологии и оборудование, и лабораторию когнитивной робототехники и автономных систем, где есть фрезерный станок, 3D-принтеры, лазерный резак и обширное пространство для строительства и создания цифровых артефактов.
Галерея
Прием
Стипендии и финансирование
Стоимость стипендии
Стипендия покрывает плату за обучение, обратные авиабилеты и расходы на проживание в течение одногодичной магистерской программы.
Крайний срок
Крайний срок подачи заявок на вступление в Содружество: 12 декабря 2024 г.
Иметь безусловное предложение (с единственным невыполненным условием — внесением международного взноса) по программе обучения от University of Kent — 31 января 2025 г.
критерии
Чтобы иметь право подать заявку на эту стипендию, кандидаты должны:
- Иметь степень бакалавра, эквивалентную высшему образованию Великобритании.
- Быть гражданином или получить статус беженца в одной из стран Содружества, указанных в списке, или быть лицом, находящимся под защитой Великобритании.
- Иметь вид на жительство в одной из стран Содружества, перечисленных выше.
- Чтобы поступить в University of Kent , вы можете подать заявку на несколько курсов и/или в несколько университетов, но вы можете принять только одно предложение о совместной стипендии.
- Не иметь опыта обучения или работы в течение одного (академического) года или более в стране с высоким уровнем дохода.
- Без этой стипендии вы не сможете позволить себе обучение в Великобритании.
- Возвращайтесь в свою страну, как только период обучения завершится. В некоторых случаях студенту может быть разрешено остаться в Великобритании, если он изучает докторантуру и удовлетворяет определенным строгим условиям.
- К указанному сроку подайте заявку на поступление в аспирантуру на полный рабочий день по одному из подходящих курсов в University of Kent :
- Магистр искусственного интеллекта
- Магистр инфекционных заболеваний
- MSc Cyber Security
- Магистр международных переговоров и разрешения конфликтов
- Магистр прикладной актуарной науки
- Магистр наук по охране природы
- Магистр английской и американской литературы
Более подробная информация
Программа стипендий Commonwealth Shared Scholarships, учрежденная Министерством международного развития Соединенного Королевства (DFID) в 1986 году, представляет собой уникальное партнерство между правительством Соединенного Королевства и британскими университетами.
Стипендии Commonwealth Shared Scholarships, финансируемые Министерством международного развития Великобритании (DFID), позволяют талантливым и мотивированным людям получить знания и навыки, необходимые для устойчивого развития. Они предназначены для тех, кто в противном случае не мог бы позволить себе обучение в Великобритании.
Эти стипендии предлагаются по шести темам:
- Наука и технологии для развития
- Укрепление систем здравоохранения и потенциала
- Содействие глобальному процветанию
- Укрепление глобального мира, безопасности и управления
- Повышение устойчивости и реагирования на кризисы — доступ, инклюзивность и возможности.
Как подать заявку
Чтобы претендовать на стипендию Commonwealth Shared Scholarship, вам необходимо:
- Подайте официальную заявку на получение степени магистра в University of Kent начиная с сентября 2025/26. Это можно сделать онлайн здесь.
- Заполните онлайн-заявку на стипендию Commonwealth Scholarship Commission (CSC). Для получения информации о том, как это сделать, и полных сведений о процессе подачи заявки перейдите непосредственно на веб-страницы Commonwealth Scholarships.
- Заявки будут рассматриваться на основании академической успеваемости и заполненного заявления.
- Содружество будет принимать заявки до 12 декабря 2024 года (до 16:00 по Гринвичу).
Учебный план
Stage 1
- Programming for Artificial Intelligence
- Data Mining and Knowledge Discovery
- Решение проблем с данными и текстом
- Моделирование данных и консультирование
- Foundations of Data Science
- Машинное обучение с R
- Методы проекта по науке о данных
Stage 2
Data Science Project
Результат программы
Programme aims
The course aims to:
- Дать студентам глубокие технические знания и навыки, соответствующие уровню магистратуры в области науки о данных.
- Развивать комплексное и критически осознанное понимание науки о данных.
- Развивать разнообразные продвинутые интеллектуальные и общеприменимые навыки, включая навыки обучения на протяжении всей жизни.
- Предоставить студентам комплексное и систематическое понимание теоретической и практической науки о данных.
- Дать студентам глубокое понимание этических соображений, связанных с предметом.
- Развивать у учащихся способность к строгому рассуждению и точному выражению мыслей.
- Развивать у студентов способности формулировать и решать проблемы, связанные с наукой о данных.
- Развивать у студентов понимание последних достижений в области науки о данных и связей между теорией и практическим применением.
- Развивать у учащихся логический, системный подход к решению проблем.
- Развивать у учащихся повышенную способность к самостоятельному мышлению и работе.
- Предоставьте студентам возможность изучать сложные темы в области науки о данных и участвовать в исследованиях.
- Развивать коммуникативные и личностные навыки учащихся.
- Предоставить успешным студентам глубокие знания, необходимые для начала карьеры профессионального специалиста по анализу данных.
- Улучшить карьерные перспективы выпускников, ищущих работу в этом секторе.
Learning outcomes
Knowledge and understanding
По завершении курса студенты смогут:
- Использовать и применять теории и знания для проведения анализа широкого спектра сложных тем, связанных с наукой о данных.
- Выявлять, оценивать и принимать решения на основе профессиональных, юридических, социальных, культурных и этических вопросов, связанных с наукой о данных.
- Определить и применять концепции и принципы, лежащие в основе методов науки о данных, для различных парадигм науки о данных.
- Выявлять, синтезировать и применять различные статистические концепции и методы
- Применять и защищать широкий спектр методов и методик, соответствующих науке о данных, на уровне аспирантуры
- Оценить и обосновать использование науки о данных в конкретных предметных областях, а также важность роли науки о данных в этих областях.
Intellectual skills
По завершении курса студенты смогут:
- Систематически и точно применяйте методы науки о данных для обработки данных.
- Собирать информацию и разрабатывать решения, соответствующие конкретной проблеме науки о данных.
- Разрабатывать, применять и объяснять решения проблем науки о данных, осознавая все возможные компромиссы.
- Системно, логично и творчески интерпретировать и разрабатывать решения для сложных проблем, связанных с наукой о данных.
- Действовать самостоятельно и оригинально при решении проблем
- Разрабатывать и применять решения при отсутствии полных данных
- Формулировать и применять решения для существенного научно-исследовательского или опытно-конструкторского проекта и четко отражать результаты работы в форме отчета по проекту.
Subject-specific skills
По завершении курса студенты смогут:
- Провести практическую работу, изучающую методы, рассматриваемые в курсе, а также проанализировать и прокомментировать результаты.
- Выявлять, оценивать и применять передовые концепции науки о данных для формулирования решений проблем науки о данных.
- Выбирать, применять и оценивать методы моделирования и машинного обучения.
- Извлекать и синтезировать основные элементы проблем для облегчения анализа и интерпретации.
Transferable skills
По завершении курса студенты смогут:
- Планируйте, работайте и учитесь самостоятельно и используйте соответствующие ресурсы таким образом, чтобы это соответствовало передовой практике.
- Эффективно использовать общие возможности ИТ, включая навыки поиска информации.
- Управлять своим временем, включая способность управлять своим обучением и развитием
- Осознать важность непрерывного профессионального развития как части непрерывного обучения
- Эффективно работать как член команды
- Четко доносите технические вопросы до специализированной и неспециализированной аудитории
- Представьте идеи, аргументы и результаты в форме хорошо структурированного письменного отчета.
- Действовать автономно при планировании и выполнении задач на профессиональном или эквивалентном уровне.
Стоимость обучения по программе
Карьерные возможности
Вы станете обученным специалистом по данным, готовым работать во многих областях. Организации, работающие с данными, потребуют ваших навыков: вы можете работать в национальном правительстве, страховой компании, археологом или в футбольном клубе или крикетной франшизе. Или, возможно, вы видите себя будущим предпринимателем, использующим то, что вы узнали о данных, для развития собственного бизнеса. Чтобы помочь вам принять решение, вы сможете посещать лекции профессионалов, которые работают с данными, и посещать сетевые мероприятия с работодателями.
Предоставление программ
How you'll study
Teaching and assessment
Оценки включают в себя обширный анализ сложных реальных данных. Будут невидимые письменные экзамены, но большая часть кредита основана на курсовой работе, включая независимый проект и отчет, поддержанный научным руководителем. Оценки будут включать работу с беспорядочными данными, где анализы должны быть представлены «клиентам», групповую работу над проектами кодирования и разработку инструментов визуализации данных, которые могут использоваться конкретной организацией. Будет представлено воздействие оценок с относительно низкими ставками, такими как планы проектов и презентации. Технология, которая будет использоваться для проведения оценки, будет стандартной: подойдет любой компьютер с современными характеристиками.